一种非交互式的隐私保护逻辑回归联邦训练方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202110561403.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113434898A | 公开（公告）日 | 2021-09-24 |
| 申请公布号 | CN113434898A | 申请公布日 | 2021-09-24 |
| 分类号 | G06F21/62（2013.01）I;G06F21/57（2013.01）I;G06F21/60（2013.01）I;G06N20/00（2019.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 朱辉;王二梅;宛海涛;王枫为;李临风;涂敬伟;赵家奇 | 申请（专利权）人 | 中移（苏州）软件技术有限公司 |
| 代理机构 | 西安长和专利代理有限公司 | 代理人 | 黄伟洪 |
| 地址 | 710071陕西省西安市太白南路2号西安电子科技大学 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明属于信息安全技术领域，公开了一种非交互式的隐私保护逻辑回归联邦训练方法及系统，所述非交互式的隐私保护逻辑回归联邦训练方法包括：系统初始化与数据归一化；数据预处理和本地训练数据加密；密文训练数据聚合与解密；逻辑回归训练与测试。本发明采用非交互式的联邦学习逻辑回归训练方法，用户不必保证每轮训练过程的在线状态也不必耗费本地资源去参与训练，用户只需在最开始的时候对数据进行预处理与加密，将加密后的数据交由云服务提供商即可，由云服务提供商完成数据的聚合与解密，对全局数据集进行训练，最终得到全局的高效模型，实现本地数据的隐私保护和非交互式的联邦学习逻辑回归训练机制，能提供高效的服务。 |
